AI投研分析,模块化赛道可能会出现新的头部公链

news2024/11/25 3:24:25

随着比特币ETF的通过,再加上比特币第四次减半临近,备受期待的新一轮牛市周期已经开启了,然而对于那些刚穿越过熊市的新韭菜而言,因为总觉得没这么快涨起来,而对二级市场交易变得非常谨慎,导致了很多新韭菜在抱怨此轮严重踏空。

 

但对于我这个深耕币圈数年的老韭菜而言,不敢说看破币圈,但是可以说对于行情变化以及币圈项目发展趋势还是有一些比较深刻的理解的,我一直认为接下来这轮牛市会是前所未有的大牛,但凡抓住一两个项目都有可能从贫穷转为暴富。难点就是如何选中那一两个项目,尽可能早地加入项目,抓住项目每一个阶段的机会去赚取尽可能多的币。

个人观点,不管什么时候,公链的天花板都是最高的也一定是牛市里最有机会的板块,而meme的涨跌太玄学,不好预测,而公链里我一直认为今年将出现历史级大机遇的无外乎三个赛道,一是以太坊二层,二是比特币生态,三是模块化公链。从今年币安上架的新币中可以很明显看出今年一定会是模块化叙事爆发的元年,所以从年初开始,我就已经在借助AI自动抓取全网模块化项目的相关信息与数据,期待能够抓住一个具有极大潜力的早期模块化项目。

 

终于,我的AI抓取脚本就在这个月出现了一个“早期模块化公链项目,增长快,值得关注”的信息提示,这个项目叫Meta Earth,这是我从来没听过的项目,接下来我在干的事情相信很多粉丝应该猜得到了,我开始去研究项目的所有披露的信息以及他们的路线图计划,越了解越兴奋,相信我,有缘看到这篇文章的粉丝记得收藏下来!这绝对是个巨大的财富密码。接下来我给大家罗列下我收集到的所有信息:

信息1:这个项目首次官方全球发声是在2024年3月20日,推特账号@_MetaEarth_正式对外宣布官网上线,随后的一个星期里有非常多全球各地的媒体报道官网上线的事情,抓取到的媒体包括Coinmarketcap、Yahoo Global、newsbtc、coinpedia、彭博社、中东一些媒体、东南亚各类媒体、土耳其的媒体、香港、台湾等地媒体,这一个官网上线所有新闻链接不低于1000多家媒体。这个全网发声可以看得出力度不小。

 

信息2:官方推特是从2023年9月28日开始运营,期间开始不间断披露一些合作伙伴,全网几乎没有任何媒体消息,未看到有一些较大的活动动作,粉丝数据变化不大,在临近3月20日官网上线时开始有了一些活动,官网上线后开始参与了一系列的联合活动,官网上线的1周左右的时间粉丝数据就增长超过10k,官方TG/DC群用户也迅速增加到了接近5k,通过检测发现这些粉丝并不是刷,基本上是活动或者一些宣传自然增长的关注者,这个增长速度还算不错。

信息3:官方目前已经推出了supporter活动:x.com/_MetaEarth_/status/1772529973615620438?s=20,并且在官方推文中告诉大家未来Meta Earth大概率会有空投,而参与这个supporter活动将会影响未来获得空投数量,模块化Layer1公链的空投还是很值得期待的。

 

信息4:官方在推特宣布于4月17日在迪拜举办一场盛大的全球启动大会,正式启动ME Network v1.0 “探索者之旅”全球公测活动。这个时间正是Token2049迪拜峰会时间,那段时间预计全球的加密用户将会非常密集的涌向迪拜,这必定让Meta Earth直接与来自全球的机构、大社区等建立联系。

 

信息5:官方在招募公测启动迪拜发布会现场直播的KOL,这场发布会线下的曝光度再加上邀约来的影响力者们的现场直播,预计这次发布会的线上线下曝光以及空投活动或许将直接把Meta Earth直接推向一个新的增长爆发点。

 

信息6:官方目前公布的白皮书里对模块化结构的技术阐述是采用横纵解耦,结合rollup实现更具拓展性更高性能的底层网络。仔细研读白皮书后,我总结了ME Network跟其他模块化项目Celestia与Dymension 的技术方案的区别如下:

Celestia是DA层,没有结算层主链,对外提供DA服务。

Dymension 不是构建DA层,而是借用Celestia做DA层,dymension-hub 就是结算层,接入dymension-hub 的rollup 就是执行层rollup。

ME Network则是本身构建DA层以及ME-Hub作为结算层,再通过rollup接入执行层,另外ME Network为了更好赋能RWA以及更多传统产业的web3升级,原生构建了由KYC赋能的链上身份体系ME ID Protocol,便于后续各类需要真实身份验证的区块链应用调用。

 

我查阅了下Celestia最初种子轮价格为0.0094美元,私募轮价格涨到3美金左右,到如今上所后最高涨到21.15美金,后长时间稳定在15美金上下,相比私募轮涨了5倍,相比种子轮涨了1500倍,目前tia通证流通量是174,577,774,流通市值在$2,618,666,610。再来看看另一个Dymension的通证价格涨跌情况,私募价格为0.2u,通证上所后最高涨到8.7美金,后长时间稳定在6美金上下,相比私募轮涨了30倍,目前dym通证流通量是146,000,000,流通市值在$876,000,000。

目前模块化公链里几乎没有低估值,而且目前几乎公认模块化是提高区块链性能最合适的技术方案,Meta Earth的整个叙事不仅是模块化还有原生的did体系,可以说Meta Earth Network应该会成为最适合RWA部署的模块化新公链,所以保守估计Meta Earth Network的价值不会亚于Dymension。

 

信息7:Meta Earth的通证经济学模型非常独特,通证MEC总量200亿,100亿永久质押在200个左右的节点(按照白皮书表述,这节点是与现实世界的国家地区一一对应),另外的100亿完全质押产出。没有预挖,没有预留,完全没有给任何机构或者组织进行通证分配,所有通证产出均是通过MEC质押产出,首年产出50亿,往后每年的总产出量都减半,用户KYC后才能获得MEC,MEC流通量取决于KYC用户量,其余产出的MEC依然在Meta Earth的金库未进入流通,按照白皮书披露的规则意味着100万用户只有25万的MEC产出流通,可以预想到如此小的流通量,单价将会非常的高。

综合目前这些信息,可以总结得出大致判断,Meta Earth应该具有不错的资金实力,其次拥有很资深的运营操盘团队,另外有专业的产品技术研发团队,模块化与原生DID以及赋能RWA的叙事,Meta Earth在2024年下半年之后应该会爆发增长的非常快,通证价格应该会增长惊人,冲吧,各位朋友,赶紧去关注这个项目的官推以及官方社区,争取拿到他们接下来公测期间的所有通证奖励!附上他们的相关链接如下,自取:

 

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1588180.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

Unity之Unity面试题(六)

内容将会持续更新,有错误的地方欢迎指正,谢谢! Unity之Unity面试题(六) TechX 坚持将创新的科技带给世界! 拥有更好的学习体验 —— 不断努力,不断进步,不断探索 TechX —— 心探索、心进取…

org.apache.ibatis.binding.BindingException: Invalid bound statement (not found)

情形:Spring配置类注解方式整合MyBatis 异常: org.apache.ibatis.binding.BindingException: Invalid bound statement (not found) 解决: 检查mapper的全类名和mapper.xml的namespace是否一致检查mapper下的方法名和mapper.xml的sql的id是否…

电脑离线调用微信 ocr.exe 使用 python 调用 WeChatOCR.exe 附python代码

微信的OCR识别能力还是可以的,并且可以得到位置,速度也快,我想要把微信的这个exe 单独提取出来,可以供其他项目使用,目前已有的应该都是需要依赖微信运行状态的,我这个独一份 相当于把微信运行它的OCR的环境完全剥离出来,只需要几个代码文件加上几个模型文件就可以离线…

react antd 实现修改密码(原密码,新密码,再次输入新密码,新密码增加正则复杂度校验)

先看样子 组件代码: import React, { useState, useEffect } from react import { Row, Col, Modal, Spin, Input, Button, message, Form } from antd import { LockOutlined, EyeTwoTone, EyeInvisibleOutlined } from ant-design/icons import * as Serve from …

如何申请做快团团购帮卖团长?免费试用教程一学就会!

新手小白想要自己做快团团,有两种方法。 1、自己提供货源,自己开团做团长。 这种方法流程非常简单,从微信小程序中找到快团团,点击右上角“一键开团”,然后“创建普通团购”,按照操作设置就可以开团了。 …

Java高频面试之JVM篇

说一下 Jvm 的主要组成部分?及其作用? 类加载器执行器运行时数据区域本地接口 谈谈对运行时数据区的理解? 堆和栈的区别是什么? 堆中存什么?栈中存什么? 堆总存对象,栈中存局部变量,引用 为什么要把堆…

静音检测电路芯片D3703F——工 作 电 压 范 围 宽 : 3.2V ~ 16.0V,可以用于汽 车 音 响 系 统

概 述 : D3703F 是 一 块 汽 车 音 响 静 音 检 测 电 路 。 用 于 音 响 系 统 检 测 在 放 音 或 快 进 / 退 时 进 行 静 音 检 测 。 D3703F 的 的 电 压 范 围 : 3.2V ~ 16V , 信 号 检 测 和 静 音 时 间 可 通 过 外 围…

参花期刊投稿发表论文

《参花》是由国家新闻出版总署批准,吉林省文化和旅游厅主管,吉林省文化馆主办的正规文学类期刊。文学是用语言塑造形象反映社会生活的一种语言艺术,是自觉、独立而又面向整个社会的艺术,是文化中极具强烈感染力的重要组成部分&…

Java List基础篇

目录 前言一、常用List1.1 List1.1.1 特点1.1.2 常用API 1.2 ArrayList1.2.1 特点1.2.2 使用 1.3 LinkedList1.3.1 特点1.3.2 使用 1.4 CopyOnWriteArrayList1.4.1 特点1.4.2 使用 1.5 Arrays.asList()1.5.1 特点1.5.2 使用 二、对比总结 前言 一、常用List 1.1 List List是…

C++STL--谓词

谓词 ① 可调用的表达式称为谓词,包括仿函数,自定义函数,lambda表达式。 ② 接受一个参数的谓词,称为一元谓词。 ③ 接受两个参数的谓词,称为二元谓词。 可调用的表达式:对于一个对象或者表达式,如果可以使用调用运算符(),就称它为可以调用的。 一元谓…

2024年【T电梯修理】考试总结及T电梯修理考试技巧

题库来源:安全生产模拟考试一点通公众号小程序 T电梯修理考试总结考前必练!安全生产模拟考试一点通每个月更新T电梯修理考试技巧题目及答案!多做几遍,其实通过T电梯修理试题及解析很简单。 1、【多选题】修理工陶、陈&#xff0c…

李沐27_含并行连结的网络GoogLeNet_Inception——自学笔记

Inception块 1.四个路径从不同层面抽取信息,然后在输出通道维合并。 2.有更少的参数个数和计算复杂度(相比于3X3和5X5卷积层) GoogLeNet 1.五个stages,九个inception块 Inception各种后续变种 1.Inception-BN(V2)——使用ba…

SCI一区 | Matlab实现INFO-TCN-BiGRU-Attention向量加权算法优化时间卷积双向门控循环单元注意力机制多变量时间序列预测

SCI一区 | Matlab实现INFO-TCN-BiGRU-Attention向量加权算法优化时间卷积双向门控循环单元注意力机制多变量时间序列预测 目录 SCI一区 | Matlab实现INFO-TCN-BiGRU-Attention向量加权算法优化时间卷积双向门控循环单元注意力机制多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程…

STL--pair 数对

pair 数对&#x1f357; pair是一个模板类,使用时需要引用文件 #include <utility>//通用工具pair可将两个value处理为一个元素。C标准库内多处用到了这个结构。尤其容器 map、unordered_map和unordered_multimap就是使用pair来管理其内部元素(key_value),任何函数如果…

MySQL一些特殊功能的索引(6/16)

特殊功能性索引 B-Tree索引&#xff1a; InnoDB的默认索引类型&#xff0c;适用于多种查询操作。 可以用于等值查询、范围查询和索引列的组合查询。 创建B-Tree索引的示例&#xff1a; CREATE INDEX index_name ON table_name (column1, column2);全文索引&#xff08;FULLTEX…

个人博客项目笔记_05

1. ThreadLocal内存泄漏 ThreadLocal 内存泄漏是指由于没有及时清理 ThreadLocal 实例所存储的数据&#xff0c;导致这些数据在线程池或长时间运行的应用中累积过多&#xff0c;最终导致内存占用过高的情况。 内存泄漏通常发生在以下情况下&#xff1a; 线程池场景下的 ThreadL…

Mysql内存表及使用场景(12/16)

内存表&#xff08;Memory引擎&#xff09; InnoDB引擎使用B树作为主键索引&#xff0c;数据按照索引顺序存储&#xff0c;称为索引组织表&#xff08;Index Organized Table&#xff09;。 Memory引擎的数据和索引分开存储&#xff0c;数据以数组形式存放&#xff0c;主键索…

个人博客项目笔记_07

写文章 写文章需要 三个接口&#xff1a; 获取所有文章类别 获取所有标签 发布文章 1. 所有文章分类 1.1 接口说明 接口url&#xff1a;/categorys 请求方式&#xff1a;GET 请求参数&#xff1a; 参数名称参数类型说明 返回数据&#xff1a; {"success":…

PyTorch-Lightning:trining_step的自动优化

文章目录 PyTorch-Lightning&#xff1a;trining_step的自动优化总结&#xff1a; class _ AutomaticOptimization()def rundef _make_closuredef _training_stepclass ClosureResult():def from_training_step_output class Closure PyTorch-Lightning&#xff1a;trining_ste…

算法 分割字符串为实体类

题目 String userData "10000:张三:男:1998-01-01#10001:张三:男:1998-01-01#10002:李四:女:1999-02-02#10003:王五:男:2000-03-03#10004:赵六:女:2001-04-04"; String[] usersArray userData.split("#"); // 使用Stream API将字符串数组转换为SysUser对…